参考线提取的鲁棒性增强.pptx

该【参考线提取的鲁棒性增强 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【32】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【参考线提取的鲁棒性增强 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。(LBP):描述图像局部区域的纹理信息,具有较强的旋转和尺度不变性。(HOG):计算图像梯度方向和幅度的直方图,对于行人检测等任务具有较好的效果。(SIFT):提取图像中稳定、可重复的局部特征,具有良好的旋转和缩放不变性。):使用卷积操作提取图像特征,能够学****更复杂的特征表示。(GAN):利用生成器和判别器对图像数据进行对抗训练,生成更真实的图像特征。(AE):无监督学****算法,通过压缩和重构图像数据,提取非线性特征表示。参考线边缘检测方法探讨参考线提取的鲁棒性增强参考线边缘检测方法探讨Sobel算子*Sobel算子是一种图像边缘检测算子,通过计算图像中每个像素点处梯度幅值来检测边缘。*它使用了两个3x3核,分别用于水平和垂直方向的梯度计算。*Sobel算子的优点是计算简单,边缘检测效果较好。Canny边缘检测算法*Canny边缘检测算法是一种多阶段的边缘检测算法,包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值化。*它使用高斯滤波器来平滑图像,然后通过Sobel算子计算梯度。*Canny算法可以有效抑制噪声,并检测出准确、连贯的边缘。参考线边缘检测方法探讨Laplacian算子*Laplacian算子是一种二阶微分算子,通过计算图像中每个像素点处二阶导数的拉普拉斯算子来检测边缘。*它可以检测出图像中灰度值变化较大的边界。*Laplacian算子对噪声比较敏感,因此在实际应用中通常需要与其他边缘检测方法结合使用。Harris角点检测算子*Harris角点检测算子是一种角点检测算子,通过计算图像中每个像素点处角点响应值来检测角点。*它根据图像中像素点梯度的大小和方向来计算角点响应值。*Harris算子可以有效检测出图像中的角点,并且对噪声具有较强的鲁棒性。参考线边缘检测方法探讨Hough变换*Hough变换是一种检测图像中特定形状的算法,例如直线、圆和椭圆。*它将图像中的边缘点转化到参数空间中,并通过在参数空间中累积投票值来检测形状。*Hough变换对噪声和遮挡具有较强的鲁棒性,可以有效检测出图像中的各种形状。基于深度学****的边缘检测*随着深度学****的发展,基于深度学****的边缘检测方法逐渐兴起。*N)来学****图像中边缘的特征。*基于深度学****的边缘检测方法可以获得更准确、更鲁棒的边缘检测结果,并且对噪声和遮挡具有较强的鲁棒性。:从原图像中随机采样多个子图像,扩大训练集大小,增强模型鲁棒性。:应用旋转、平移、缩放等图像变换对原图像进行变形,丰富图像特征。:通过改变亮度、对比度、饱和度等颜色参数,增加模型对光照和色彩变化的适应性。:在训练过程中随机丢弃一部分神经元,迫使模型学****更鲁棒的特征表示。:使用数据增强方法对训练数据进行扩充,降低模型对训练集过拟合的风险。:在损失函数中添加正则化项,惩罚模型复杂度,促进模型泛化能力。